معالجة النصوص باستخدام أدوات الاستخراج المدعومة بالذكاء الاصطناعي: دليل

• فئة 2027 شهد تدفقًا هائلاً من الطلبات في أفضل الجامعات في جميع أنحاء الولايات المتحدة. تلقت جامعة هارفارد ما يقرب من 57,000 طلب للالتحاق بدفعة عام 2027، بينما تلقى معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ما يقرب من 27,000 طلب. وفي الوقت نفسه، حصلت جامعة كاليفورنيا في بيركلي وجامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس على 125,874 و145,882 على التوالي. 

تعد معالجة النصوص اليدوية معركة شاقة للمؤسسات التعليمية على جميع المستويات. نظرًا لأن المستقبل الأكاديمي للطلاب على المحك، يجب على موظفي القبول معالجة كل نسخة ووثيقة ونموذج بسرعة - مما يضمن الدقة والالتزام بالمواعيد النهائية الضيقة. 

عندما يتم الجمع بين الحجم الهائل للطلبات وفترات الاستجابة القصيرة، يمكن أن يؤدي ذلك إلى زيادة مقلقة في الأخطاء وعدم الكفاءة والتأخير. ومع ذلك، فإن حلول معالجة النصوص الآلية الحديثة، مع استخراج البيانات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي في جوهرها، تعد حلاً قويًا لهذه المشكلة.

فوائد معالجة النصوص الآلية  

معالجة أسرع 

تستغرق المعالجة اليدوية والإدخال ومعالجة النصوص وقتًا أطول بكثير حتى تكتمل، مما يؤدي إلى حدوث تأخيرات يمكن تجنبها. حلول آلية يمكن أن تؤدي مهام مماثلة في وقت أقل، مما يحسن الكفاءة. 

أخطاء أقل 

عمليات البيانات اليدوية هي عرضة للأخطاء البشرية، مثل الإدخالات غير الصحيحة والحسابات الخاطئة لأخطاء النقل. تعمل المعالجة الآلية للنص على تقليل الأخطاء وتضمن الحصول على بيانات أكثر دقة للنص.  

قابلية أفضل للتحجيم 

توفر معالجة النصوص اليدوية قابلية توسع محدودة. وفي المقابل المؤسسات التعليمية يمكن بسهولة التوسع حلول معالجة النصوص الآلية حسب الحاجة. وهذا يزيل الاختناقات ويتيح الأداء السلس. 

تحسين الموارد 

أدوات استخراج البيانات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أتمتة المهام المتكررةمثل إدخال البيانات والتحقق من صحتها. وهذا يمكّن الموظفين من التركيز على المجالات الأكثر تعقيدًا حيث تكون المشاركة البشرية ضرورية - مثل تقديم المشورة للطلاب، وتطوير المناهج الدراسية، والبحث الأكاديمي. 

الامتثال 

تنطبق اللوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون الخصوصية والحقوق التعليمية للأسرة (FERPA) على المؤسسات الأكاديمية. تساعد أدوات البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي على ضمان الامتثال والحفاظ على البيانات آمنة من خلال تدابير مثل إخفاء الهوية والتشفير. 

نظرة فاحصة على استخراج البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي 

تعد أدوات استخراج البيانات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مثالية لأتمتة معالجة النسخ. فهي أقل استهلاكًا للموارد ولا تتطلب سوى القليل من التدخل البشري أو لا تتطلب أي تدخل بشري. يتضمن استخراج البيانات ومعالجتها تلقائيًا الخطوات التالية: 

1. تحديد البيانات والوصول إليها 

تبدأ العملية بتحديد مصادر المعلومات، والتي تتراوح من المستندات وقواعد البيانات إلى خدمات الويب ورسائل البريد الإلكتروني. بمجرد تحديدها، يتم الوصول إلى هذه المصادر من خلال اتصالات قاعدة البيانات المباشرة أو واجهات برمجة التطبيقات (APIs) أو طرق أخرى للحصول على البيانات. 

2. استخراج البيانات 

يتم استخدام أنواع مختلفة من تقنيات استخراج البيانات حسب الغرض. بعض تقنيات الاستخراج الأكثر استخداما المستخدمة في التعليم تتضمن: 

• نمط مطابقة: مطابقة الأنماط تستلزم تحديد أنماط أو تسلسلات معينة في البيانات. في التعليم، تتيح مطابقة الأنماط استخراج البيانات من مصادر البيانات مثل مناهج المقرر الدراسي، أو سجلات الطلاب، أو درجات الاختبارات، يليها تحديد الاتجاه في أداء الطلاب واكتشاف الحالات الشاذة في بيانات التقييم.
   
• معالجة اللغة الطبيعية: تسمح تقنيات البرمجة اللغوية العصبية بتحليل وفهم اللغة البشرية. في التعليم، تساعد البرمجة اللغوية العصبية (NLP) في تحليل المشاعر المتعلقة بتعليقات الطلاب، وتلخيص المحتوى التعليمي، والتقييم التلقائي للأعمال المكتوبة.
   
• التعرف على الكيان المحدد: باعتبارها مجموعة فرعية من البرمجة اللغوية العصبية، يستلزم NER تحديد وتصنيف الكيانات المسماة (مثل الأشخاص أو المواقع) ضمن البيانات النصية. في التعليم، يمكن استخدام NER لاستخراج أسماء المؤلفين من الأوراق الأكاديمية، أو أسماء المؤسسات من ورقة بحثية، أو أسماء الطلاب وأعضاء هيئة التدريس من وثيقة إدارية.
   
• نماذج التعلم الآلي: تتضمن نماذج التعلم الآلي خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف وشبه الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف. وفي قطاع التعليم، يمكن تدريب هذه النماذج على النمذجة التنبؤية، وإنشاء أنظمة التوصية، وتنفيذ المجموعات والتجزئة، ونمذجة الموضوع.

3. المعالجة والتحقق من الصحة

بعد الاستخراج، يتم تحليل البيانات إلى تنسيق منظم لمزيد من المعالجة أو التحليل، ومن الأمثلة على ذلك تصفية البيانات بناءً على بعض المعايير. على سبيل المثال، يمكن للمستخدمين تصفية البيانات لرؤية تفاصيل الطلاب المسجلين في عام 2023 فقط. ويتم تنفيذ فحوصات جودة البيانات للتحقق من صحة البيانات والتأكد من توافقها مع ما هو مطلوب. 

4. إثراء البيانات 

يتم تنفيذ خطوات إثراء البيانات بشكل اختياري لتعزيز البيانات المستخرجة. على سبيل المثال، يتم إضافة تعليقات توضيحية للبيانات النصية، أو ربط السجلات المستخرجة بقواعد بيانات خارجية.

5. توليد المخرجات 

في الخطوة الأخيرة، تتم مشاركة البيانات المستخرجة والمعالجة كقاعدة بيانات منظمة أو جدول بيانات أو تقرير مخصص. تضمن تنسيقات الإخراج القابلة للتخصيص بقاء البيانات قابلة للاستخدام لتلبية احتياجات المستخدمين النهائيين أو التطبيقات النهائية. 

ما الذي تبحث عنه في أداة معالجة النصوص الآلية

1. دقة 

الدقة هي العامل الأكثر أهمية عند العمل مع النصوص الأكاديمية. يجب أن تكون الأداة الصحيحة دقيقة للغاية في التعرف على النصوص ومعالجتها. يجب أن يلتقط المعلومات بشكل صحيح مثل عناوين الدورات والاعتمادات والدرجات والتفاصيل الأخرى لضمان الموثوقية.

2. قدرات قوية على استخلاص البيانات 

تشير ميزات مثل التعرف البصري على الأحرف (OCR)، والاستخراج القائم على القالب، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) وخوارزميات تحليل البيانات إلى أن الأداة لديها عمليات موثوقة لاستخراج البيانات.

3. خيارات التخصيص

يمكن لخيارات التخصيص تكوين عملية النسخ الخاصة بالأداةنانوغرام ثorkflow للمتطلبات الفردية. تتضمن ميزات التخصيص المفيدة خيارات لإنشاء حقول بيانات مخصصة، التعديل استخلاص المعلمات، وإعادة تكوين قواعد التحقق من الصحة حسب الحاجة. 

4. أمن البيانات والامتثال 

يعد الالتزام بمعايير أمان البيانات الصارمة ولوائح الامتثال أمرًا ضروريًا لأي أداة أتمتة. تقوم هذه الأدوات بمعالجة كميات هائلة من معلومات الطلاب الحساسة، وتحتاج إلى التشفير والتحكم في الوصول وإجراءات الأمان الأخرى المعمول بها للحفاظ على أمان هذه المعلومات. 

5. سهولة الاستخدام وواجهة المستخدم 

الأدوات المعقدة يصعب فهمها واستخدامها. لكي تتمتع أداة معالجة النصوص بأقصى قدر من سهولة الاستخدام، يجب أن تحتوي على ميزات مثل واجهة بديهية وسهلة الاستخدام ووظيفة السحب والإفلات وسير عمل قابل للتخصيص بدرجة كبيرة لمعالجة النصوص بشكل أبسط وزيادة الإنتاجية. 

تبسيط معالجة النصوص باستخدام Astera 

Astera هو حل آلي بدون تعليمات برمجية يبسط استخراج البيانات ومعالجتها والتحقق من صحتها ونقلها إلى وجهات مختلفة. يمكنه التعامل مع أنواع مختلفة من المستندات، بما في ذلك النصوص.  

يستخدم نموذج استخراج قائم على القالب لاستخراج البيانات ذات الصلة من المصادر/المستندات غير المنظمة. للقيام بذلك، كل ما تحتاجه هو قالب استخراج بيانات مخصص محدد من قبل المستخدم، ويسمى أيضًا نموذج التقرير. 

Asteraتضمن واجهة التطبيق الخالية من التعليمات البرمجية أنه حتى الموظفين الإداريين غير الفنيين في المؤسسة الأكاديمية يمكنهم تشغيلها بسهولة. والنتيجة هي نظام أكثر بساطة وكفاءة لمعالجة النصوص. 

دليل خطوة بخطوة لاستخراججي البيانات من النصوص

قالب الاستخراج 

الخطوة الأولى في معالجة النصوص باستخدام Astera هو خلق قالب استخراج. يضمن هذا القالب التقاط جميع المعلومات ذات الصلة بدقة. بالنسبة لحالة الاستخدام هذه، فلنبدأ بنموذج النص (بتنسيق PDF) أدناه: 

 

تحميلها Astera، سيبدو النص أعلاه كما يلي:

 

 

بعد تحميل مستند، يعد إنشاء القالب عملية بسيطة حيث يمكن للمستخدم الإشارة إلى مناطق البيانات (المنطقة التي تم التقاطها داخل المستند المصدر) والحقول الموجودة في المستند. يرشد هذا القالب Astera حول كيفية معالجة المستند.  

سيبدو قالب الاستخراج الخاص بنصنا كما يلي: 

 

معاينة البيانات 

Asteraتتيح ميزة "معاينة البيانات" للمستخدمين معاينة مخرجات قالب الاستخراج والتحقق من أنه يعمل بشكل صحيح. 

 

 

ستكون معاينة البيانات لنص العينة كما يلي: 

 

 

تصدير النص

يستخدم كائن مصدر التقرير النص وقالب الاستخراج الذي صممناه. بمجرد إنشاء قالب الاستخراج والتحقق منه، يمكننا تشغيله وتصدير البيانات المستخرجة إلى وجهة محددة. في حالة الاستخدام هذه، وجهتنا هي ملف Excel. نحن نعمل الآن في تدفق البيانات حيث يمكننا استخدام البيانات الخارجية في خطوط أنابيب البيانات الخاصة بنا.  يمكننا معالجتها بشكل أكبر وتحميلها إلى وجهتنا المطلوبة.  

من أجل التبسيط، نقوم بكتابة بياناتنا المستخرجة إلى Excel عبر كائن Excel Workbook Destination. 

الآن تم تكوين الوجهة لإلحاق سجلات النسخ بنفس ملف Excel. 

لمعالجة العديد من النصوص وكتابتها إلى وجهتنا الموحدة تلقائيًا، قمنا بتصميم سير العمل الخاص بنا باستخدام كائن مصدر عنصر نظام الملفات (للوصول إلى جميع الملفات الموجودة داخل مجلد النصوص) المرتبط بكائن تشغيل تدفق البيانات في حلقة، ومعالجة كل نص من خلال التدفق المصمم لدينا وكتابته في ملف Excel. 

ستظهر النصوص المتعددة التي تمت معالجتها وتصديرها إلى Excel على النحو التالي. لاحظ أن Excel يقوم بتسوية البيانات الهرمية، لذلك إذا كان لدى الطالب، على سبيل المثال، أربعة سجلات للدورة التدريبية، فإن البيانات المصدرة في Excel ستظهر أربعة فواصلإدخالات المعدل لكل دورة، وسيكون لكل إدخال اسم الطالب. 

 

اﻟﻤﻌﺎﻟﺠﺔ البيانات 

Dيمكن معالجة ATA in طرق مختلفة لتوليد رؤى جديدة. هنا نقوم بمعالجة موحد بيانات النصوص التي تم إنشاؤها في الخطوة الأخيرة لعرض متوسط ​​درجات الطلاب:

معاينة مثل هذا خط أنابيب البيانات سوف تبين لنا متوسط ​​الدرجات وجعل إضافي المعلومات - مثل الطالب الذي حصل على أعلى الدرجات - يمكن رؤيتها بسهولة.

 

وفي الختام  

الذكاء الاصطناعي موجود لتبقى، ومعالجة النصوص تلقائيًا أصبح ضروريًا بسرعة لكل مؤسسة أكاديمية.  

يمكن للمؤسسات التعليمية على جميع المستويات أن تستفيد بشكل كبير من تنفيذ معالجة النصوص المدعومة بالذكاء الاصطناعي في سير عملها. انتقل إلى المعالجة الآلية للنماذج باستخدام Astera واكتشف فوائده اليوم.

اطلب خدمة or ابدأ تجربتك المجانية الآن.